Построение фракталов на Python с numba идея взята отсюда: https://habr.com/ru/post/242221/

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import numba

plt.rcParams["figure.figsize"] = (20,16)

print(np.__version__)
print(numba.__version__)

1.21.2
0.53.0

resox=1024
resoy=1024

@numba.njit
def make_fractal(matrix,iterations=1024,mag_ratio=1.0,c=(0.285+0.01j)):
    x0 = 0.0 #Смещение комплексной плоскости
    y0 = 0.0
    xshift = (-1.5 / mag_ratio) + x0 #Смещение центра комплексной оси в
    yshift = (-1.5 / mag_ratio) + y0 #центр изображения
    CXmin = -1.5 / mag_ratio #Следующие константы растягивают
    CXmax = 1.5 / mag_ratio  #комплексную плоскость до размеров resox x resoy
    CXshag = (np.abs(CXmin) + np.abs(CXmax)) / resox #Связываем значение одного пикселя и точки на комплексной плоскости
    CYmin = -1.5 / mag_ratio
    CYmax = 1.5 / mag_ratio
    CYshag = (np.abs(CYmin) + np.abs(CYmax)) / resoy

    for x in range(resox):
        for y in range(resoy):
            iterCount = 0 #Обнуляем количество итераций
            # Задаем Z начальное значение
            z = (x*CXshag+xshift)+1j*(y*CYshag+yshift) 
            #Обычно за bailout берут 2, но я взял 4, т.к. результат лучше сглаживается
            while ((iterCount <= iterations) and (np.abs(z) <= 4.0)):
                z = z**2 + c
                iterCount = iterCount + 1

            # Формула для сглаживания iterCount-log2(ln(|Z|))
            iter2 = iterCount - np.log(np.abs(z)) / np.log(2.0) 
            #Один из способов расскрашивания
            matrix[x][y][0] = (iter2 * 7.0%256.0) 
            matrix[x][y][1] = (iter2 * 14.0%256.0)
            matrix[x][y][2] = (iter2 * 2.0%256.0)
            
    return matrix
        

Число итераций iterations - можно использовать как целевую переменную для регрессии

matrix = np.zeros(shape=(resox,resoy,3),dtype=int)
for i in [10,25,50,100,500]:
    matrix = make_fractal(matrix,iterations=i)
    plt.imshow(matrix)
    plt.show()
    

Изменение основной константы

matrix = np.zeros(shape=(resox,resoy,3),dtype=int)
for j in np.linspace(0.01,0.005,10):
    matrix = make_fractal(matrix,c = 0.285+1j*j)
    plt.imshow(matrix)
    plt.show()

ПРИБЛИЖЕНИЕ mag_ratio

matrix = np.zeros(shape=(resox,resoy,3),dtype=int)
for mag in np.linspace(1,3,10):
    matrix = make_fractal(matrix,mag_ratio=mag)
    plt.imshow(matrix)
    plt.show()